Компания разрабатывает платформу для видеонаблюдения с использованием ИИ, которая не просто записывает — она понимает. Основана в 2021 году, пользуется поддержкой ведущих инвесторов Кремниевой долины и является одной из самых быстрорастущих компаний в сфере видеонаблюдения (привлечено 64 млн долларов, развернуто более 50 тыс. камер). Небольшие команды, реальная ответственность, прямое влияние.
Senior Software Engineer, Edge присоединится к небольшой, но высокоэффективной команде, создающей программный слой, который работает на основной инфраструктуре устройств компании. Система представляет собой гибридную архитектуру edge-cloud, охватывающую видео, безопасность, сети, хранение данных и бортовой ИИ. Ресурсоемкая, критичная к производительности, в реальном времени. Вы будете отвечать за то, насколько хорошо программное обеспечение ведет себя под нагрузкой — ЦП, память, параллелизм — на выделенной машине, где каждый цикл имеет значение.
Обязанности:
- Участие в разработке основной edge-платформы, работающей на разнообразном оборудовании в гибридной архитектуре edge-cloud
- Разработка и интеграция возможностей управления видео: потоковая передача, запись, обработка ИИ в реальном времени
- Проектирование и оптимизация для низколатентных, высокопроизводительных рабочих нагрузок на edge
- Создание безопасных, эффективных каналов связи между edge-устройствами и облачными системами
- Работа с инженерами по ИИ/МО для развертывания и оптимизации бортовых моделей
- Ответственность за производительность под нагрузкой — профилирование ЦП/памяти, выявление узких мест, их устранение
- Участие в ревью кода, отладке и настройке производительности всего стека
Требования:
Must-Have Skills:
- Go / Rust / TypeScript (20%) — основной стек; глубокое знание хотя бы одного языка, в идеале двух
- Многопоточное и параллельное программирование (18%) — критически важное требование; подтвержденный опыт работы с реальными параллельными системами
- Профилирование и оптимизация производительности (15%) — управление ЦП/памятью под реальной производственной нагрузкой на выделенном оборудовании
- Docker и контейнеризация (13%) — развертывание и управление контейнеризированными рабочими нагрузками
- Edge computing / встраиваемые системы (13%) — опыт разработки для ресурсоограниченных сред
- Сети и распределенные системы (12%) — прочные основы; построение надежной связи между edge и облаком
- Системы реального времени (9%) — проектирование и реализация с низкой задержкой
Nice-to-Have Skills:
- Разработка потоковой передачи видео / конвейеров
- Системы хранения данных и управление данными на edge
- Интеграция облачных сервисов (AWS S3, GCP, MQTT, Kafka)
- Развертывание моделей ИИ/МО на edge-устройствах
- Концепции безопасности (шифрование, безопасная связь, zero trust)
